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不健康的商品库存，一般有以下几种方式进行清理，
1 退货，return。
2 降价，markdown。
3 清算，liquidation。
Return：退给供货商。
1）能不能退，当初合同里有没有写这一条款。
2）退一个能从供货商那里拿回来多少钱。
3）退一个我需要花多少钱在人力运输成本上。
4）从我提出退货请求到出库房需要多长时间，期间我还是要承担holding的花费。
5）如果商品在多个库房都需要退，或者有多个供货商，如何最优化的退货。比如就近原则。这是另一个复杂的问题，受多种因素的制约。
Markdown：进行降价。这是一个很复杂的问题。
降价可以刺激销量，降低库存。我们需要知道
1）降价多少。
2）在1的基础上，能带来多大的销量提升。
这里可以使用传统的LDM模型，这个模型在预测销量与价格的关系上应用广泛。不过这个模型满足IIS（Independent Irrelevant System），即机器学习过程中只考虑价格变动对自身销量的影响因素，忽视交叉影响。实际上，某件商品价格变动，还可能引起其他商品的销量变化，另外，还会带来市场占有率的变化。可以参考交叉弹性模型，然后选取其中一些作为训练的feature。
Liquidation：清算处理。这时的价格一般都会比较低。
1）清算时的价格百分比。
2）是按进价还是售价还是标价。 一般其他方式都行不通的情况下，才会考虑liquidation，可以在内部清算，比如卖给职工，也可以成立专门的清算公司，但是必须保证清算的商 品如果要再次正常流通，必须有一定的机制，不能扰乱市场。因为清算的收益很少，甚至亏钱，所以一般我们可以考虑在满足某些条件的时候，转为 markdown，比如从来没有做过降价处理的商品。 | 
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